找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于安全运行机制的主动配电网人机协同强化学习电压/无功控制方法
Human-in-the-loop Reinforcement Learning Method for Volt/Var Control in Active Distribution Network with Safe Operation Mechanism
Yuechuan Tao · Zhao Yang Dong · Jing Qiu · Shuying Lai 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
针对分布式能源接入带来的主动配电网运行复杂性，传统调压方法难以应对。本文提出一种融合人类经验的人机协同深度强化学习（HITL-DRL）框架，并引入安全约束裁剪的近端策略优化（SC-PPO）算法以保障学习过程的安全性。通过人类示范、反馈与对抗设置三种干预策略，提升学习效率与可解释性。仿真表明，该方法在IEEE 33节点系统中相较传统DRL算法具有更快的收敛速度与更强的鲁棒性，电压越限率降低73.4%，决策时间小于1毫秒，接近最优解性能，具备实时应用潜力。
解读: 该人机协同强化学习电压/无功控制技术对阳光电源配电网侧储能系统具有重要应用价值。SC-PPO算法的安全约束机制可直接应用于PowerTitan储能系统的电压调节策略，保障分布式光伏并网场景下的安全运行。毫秒级决策响应能力契合ST系列储能变流器的实时控制需求，73.4%的电压越限率降低可显著提升含高比...
SolarFusionNet：通过自动多模态特征选择与跨模态融合增强太阳辐照度预测
SolarFusionNet: Enhanced Solar Irradiance Forecasting via Automated Multi-Modal Feature Selection and Cross-Modal Fusion
Tao Jing · Shanlin Chen · David Navarro-Alarcon · Yinghao Chu 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
太阳能预测是缓解间歇性光伏发电对电网负面影响的有效技术。尽管已有多种深度学习方法用于太阳辐照度预测，但在超短期区域预测中，多模态特征的自动选择与综合融合研究仍显不足。本文提出SolarFusionNet，一种融合自动多模态特征选择与跨模态数据融合的新型深度学习模型。该模型设计了两类自动特征选择单元，分别提取多通道卫星图像与多变量气象数据的关键特征，并采用三种循环层捕捉长期依赖关系。特别地，引入高斯核卷积长短期记忆网络以提取光流云运动场中的稀疏特征。进一步提出基于物理逻辑依赖的分层多头跨模态自注意...
解读: 该多模态太阳辐照度预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。SolarFusionNet融合卫星图像与气象数据的4小时超短期预测能力（技能达37.4%-47.6%），可直接应用于SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化，提前调整功率跟踪策略；对PowerTitan储能系统的能...